統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
GPUを手っ取り早く活用するためのライブラリ、ArrayFireのご紹介 - パラレルに恋して
この記事は GPGPU Advent Calender の1日目の記事です 参加者募集中です。マジで。 GPGPU Advent Calendar人いなさすぎじゃね？大丈夫？ とものすごいいろんな方からご心配いただきましたが大丈夫じゃないです まぁ、それがある意味でGPGPUの現状なのではないかという気がしていて、盛り上げていくためにいろいろやりたいですね、というところです。 さて、1日目は、「GPUを手っ取り早く活用するためのライブラリ、ArrayFireのご紹介」をしたいと思います はじめに GPGPUもだいぶ普及してきたとはいえ、耳にするのはやはり敷居の高さです 「CUDAとかOpenCLとか難しいでしょ？」という話はよく聞きますし、そのたびに「まぁそうですねぇ……」と返すのが様式美というかなんというか 難しい要因として、 ホスト、デバイスプログラムという二つのプログラムを書く必要が
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
